「信息瓶颈原理」共找到 1414 篇相关文章
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
Cursor AI 上下文管理的秘诀
Cursor发表《Dynamic context discovery》文章，讲述上下文管理秘密，提出“动态上下文发现”模式，分享五个优化手段，如长输出变文件、聊天历史变档案等，还阐述了为何用“文件”及相关思考。
别装了，AI巨头们！谁在卡脖子，谁在割韭菜？这张图一目了然
卡内基梅隆大学发布首个刻画AI供应链数据集，揭示资本、科技与权力「关系网」。供应链上游市场集中或致连锁故障与垄断，绘制其链条能助于多项关键分析，看清产业全貌。
寻人启事！CVPR 2026 杰出审稿人名单出炉，快来评论区「认领」你的神仙导师和同门！
随着CVPR 2026开幕临近，官方公布杰出审稿人名单。今年17491名学者参与审稿，仅前5%入选。名单中华人学者众多，官方未附机构信息，媒体邀大家评论区互动补齐信息。
Claude Code没有“魔法”
资深工程师 Daisy Hollman 在演讲介绍了 Claude Code 插件设计与上下文工程原语，以及 Anthropic 内部多 Agent 工作流。指出定制模型可放大能力，上下文窗口是关键，还探讨多种插件抽象与工作流扩展方式。
微软的prompt压缩方案-LLMLingua,开源
使用大语言模型时，提示信息长会致运行慢、费用高、易超限。微软推出的LLMLingua可压缩提示信息，有完整开源。它历经多版本演进，还能用于安全防御，使用简单，值得开发者跟踪。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
CVPR 2026｜AI开始会拍电影了：一分钟十镜头，全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，建立跨镜头记忆机制，设计关键模块，实验表现好，为视频生成打开新可能。